應用統計 R 101-7
檢定的架構
統計假設由虛無、對立假設組成:
虛無假設 (null hypothesis)
對立假設 (alternative hypothesis):「虛無假設」相反的陳述
虛無假設和對立假設為互斥 (mutually exclusive) 證據推論後只能取其一
檢定的想法
1.計畫一個抽樣的程序以取得樣本與資訊
2.再決定拒絕(或不拒絕)虛無假設, . 基本上我們假設 是真的, 除非證據偏向 .
3.建立準則, 標示是否已達統計上的顯著性. 告訴何時拒絕或不拒絕虛無假設
4.接下來透過實驗取得樣本去推論: 是否拒絕或不拒絕虛無假設.
統計的顯著性
因此, 為解決信心程度衡量上的問題, 需用檢定統計量的抽樣 分配來做必要的判定.
單母體相關的抽樣分配
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p-值
1.比(樣本)檢定統計量更不利於虛無假設的機率
2.p-值越小, 檢定統計量越是偏離虛無假設 .
3.p-值越小, 代表我們「拒絕」虛無假設 的信心(強度)越大.
4.雙尾檢定的話 p-value*2
例子
1.從樣本,
, 大樣本, = 77.3639, 樣本變異數
計算檢定統計量
當顯著水準 ,
因 , 拒絕虛無假設 H0:μ≤75. i.e., 在顯著水準 下, 證據顯示有信心以為 μ 比 75 大.
從另一角度, 手上的資料 (樣本平均數 或檢定統計量 ) 和虛無假設 H0:μ≤75 偏離有多大?
(a)若 = 77.3639, 樣本變異數 . 且顯著水準 . 檢定腰圍平均水準μ,
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(b)若 = 76.6, 樣本變異數 . 且顯著水準 . 檢定腰圍平均水準μ,
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(c)若 = 76.6, 樣本變異數 . 且顯著水準 . 檢定腰圍平均水準μ,
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2.檢定一宣稱服用 A 品牌減肥藥物10個月體重將減少10公斤. 今有49人参與實驗, 得實驗資料平均減少12.5公斤, 標準差7公斤.
(a)在顯著水準 α = 2% 下, 做雙尾檢定.
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(b)計算檢定的 p 值?
3.假設製造裝填藥物機器的廠商宣稱: 他所生產的某藥物自動裝填器平均裝填的重量(μ)為8毫克. 假設其分配重量為標準差為0.2毫克的常態分配. 今隨機抽查一組樣本 (n = 16), 計算樣本平均重量是8.1毫克。試以顯著水準 α= 0.01、0.05,
檢定統計假設 對 .
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4.臺中科技大學過去女性新生的平均高度為162.5公分. 當有一組來自女性新生隨機樣本大小為50人, 平均高度為165.2公分及標準差7公分,
是否有理由相信平均高度已經改變?設顯著水準為0.02.
承上題, 試以 p 值方法寫下檢定結論.
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5.假設某大批貨物瑕疵品比例一般不應該超過產品的15%,買主松田想要檢定瑕疵品的比例是否超過該限制。松田從100件產品的隨機樣本中,發現19件瑕疵品。是否有理由相信瑕疵品的比例超過該限制?假設顯著水準為 0.01。
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6.給予一資料如下:159.9、187.2、180.1、158.1、225.5、163.7、217.3,且假設其來自常態分配。若樣本變異數為753.04,當顯著水準為 0.1,試欲檢定: 對
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形式錯誤

例子
1.從一變異數為 144 的常態母體中抽取一組樣本大小為 36 的樣本, 欲檢定母體平均數 μ, 對 , 今假設給予決策準則: 若 <196, 則拒絕虛無假設.
求此檢定的 α 型(型一)錯誤.
若 μ=194, 求此檢定 β 型(型二)錯誤
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2.
保險公司檢視其當前保單費率。當初費率設定時,平均理賠金額是1,800元,他們憂慮現在平均理賠金額比過去要高因而會導致公司利潤損失,今欲檢定
假設有一決策準則為:若樣本平均數 >1,940,則拒絕虛無假設。假設隨機樣本大小為40且假設理賠金額的標準差為500元。
(a)此決策的型一錯誤為多少? (0.0382)
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(b)假設 μ=1,965元,則型二錯誤為多少? (0.3759)
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(c)又 μ=1,980 元,則型二錯誤為多少? (0.3064)
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3.
考慮統計假設 對 。 若控制型一錯誤 α=0.01,則犯下型二錯誤的機率為何? 假設資料來自常態母體 N(μ,0.22) 且 n=16。
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4
檢定紅豆的比例
若檢定 相對 。 決策準則:當隨機抽樣的 5 顆豆子中,紅豆的個數(Y)是 5 顆時,拒絕虛無假設 H0:p=0.4。
(a)試計算此檢定的型一錯誤與型二錯誤。(0.01024, 0.92224)
(b)使用相同的決策準則,即「若為5顆紅豆,拒絕虛無假設」,檢定統計假設: H0:p=0.4 對 Ha:p≠0.4。試計算此檢定的型一錯誤與型二錯誤。(0.01024, )
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